本文選題：流行性感冒(流感) + 月報告病例數(shù)��； 參考：《病毒學(xué)報》2017年05期

【摘要】：采用自回歸移動平均模型(ARIMA)對中國(不含中國港澳臺地區(qū))流感月報告病例數(shù)進行預(yù)測研究,為中國流行性感冒(流感)的預(yù)防控制提供參考依據(jù)。使用SPSS 24.0軟件,以2006年1月至2016年12月中國流感月報告病例數(shù)建立時間序列模型,并以2017年1~5月的月報告病例數(shù)作為驗證數(shù)據(jù),評估和篩選最優(yōu)模型。以2006年1月至2016年12月中國流感月報告病例數(shù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),建立的最優(yōu)模型為ARIMA(4,0,4),其平穩(wěn)R2=0.672,標(biāo)化BIC=18.032,Ljung-Box Q=16.381,P=0.089。對2017年1~5月的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,預(yù)測相對誤差的平均值僅為-3.25%。ARIMA模型在預(yù)測中國流感月報告病例數(shù)方面效果較好,但模型的建立和預(yù)測應(yīng)用是個動態(tài)過程,需不斷根據(jù)積累的數(shù)據(jù)進行調(diào)整,從而提高預(yù)測精度。
[Abstract]:An autoregressive moving average model (ARIMA) was used to predict the number of monthly influenza cases reported in China (excluding Hong Kong, Macao, Taiwan and China) in order to provide a reference for the prevention and control of influenza in China. Using SPSS 24.0 software, the time series model of monthly reported cases of influenza in China from January 2006 to December 2016 was established, and the monthly reported cases from January to May 2017 were used as validation data to evaluate and screen the optimal model. Based on the data of monthly reported cases of influenza in China from January 2006 to December 2016, the optimal model was established as Arima (4), 0.672 (stable R2), and (16.382) Ljung-Box (0.089), standardized BIC-18.032 (Ljung-Box). Based on the data from January to May 2017, the average relative error of prediction is only -3.25. Arima model is effective in predicting the number of monthly reported cases of influenza in China, but the establishment and application of the model is a dynamic process. It is necessary to adjust continuously according to the accumulated data so as to improve the accuracy of prediction.
【作者單位】： 蘭州大學(xué)第一醫(yī)院老年呼吸科;河北省人民醫(yī)院;中國疾病預(yù)防控制中心寄生蟲病預(yù)防控制所;甘肅省疾病預(yù)防控制中心;中國疾病預(yù)防控制中心病毒病預(yù)防控制所;
【分類號】：R181.3;R511.7

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本文編號：1822465